正确答案是：B: np.nan == np.nan 的判断结果为True

分析：

A: dataframe中的缺失值用np.nan表示
这个说法是正确的。在pandas中，缺失值通常用`np.nan`（来自NumPy库）来表示。

B: np.nan == np.nan 的判断结果为True
这个说法是不正确的。在浮点数标准中，`np.nan`与任何值（包括它自己）比较时，结果都是False。因此，`np.nan == np.nan`的结果是False。

C: np.nan is np.nan的判断结果为True
这个说法是正确的。`is`运算符用于比较两个对象的身份（即它们在内存中的位置）。由于`np.nan`是同一个对象的多个引用，`np.nan is np.nan`的结果为True。

D: pandas中的isnull()函数可以判断缺失值
这个说法是正确的。pandas提供了`isnull()`函数，用于检测DataFrame或Series中的缺失值（即`np.nan`），返回一个布尔值的对象，指示哪些值是缺失的。

因此，选项B是关于dataframe中的缺失值不正确的说法。